P:
Jak duże zbiory danych wpłynęły na tradycyjny przepływ pracy analitycznej?
ZA:Wykonywanie analityki biznesowej lub innych procesów analitycznych jest bardzo zróżnicowane i powinno być oceniane indywidualnie dla każdego przypadku. Istnieją jednak pewne ogólne sposoby, w których korzystanie z zestawów dużych zbiorów danych zmieniło podejście profesjonalistów do projektów analitycznych.
Prawdopodobnie najważniejszym sposobem, w jaki duże zbiory danych wpłynęły na analizy, jest sposób analizowania magazynów danych. Przed dużymi zbiorami danych magazyny danych były zwykle analizowane liniowo, jeden po drugim. Przed komputerami robiono to ręcznie. Następnie arkusze kalkulacyjne Excel i inne narzędzia pozwoliły na bardziej wydajną analizę liniową analiz. Na przykład arkusz kalkulacyjny zawierałby zestawienie różnych klientów i ich historie zakupów, a użytkownicy budowali raporty dotyczące średnich zakupów, przechodząc do kolejnych linii i biorąc pod uwagę każdy rekord. Była to dominująca metoda przeprowadzania analiz, dopóki duże zbiory danych nie pojawiły się na scenie.
| Bezpłatne seminarium internetowe Znajomość klienta na wielu platformach |
W świecie dużych zbiorów danych analiza jest zwykle przeprowadzana za pomocą rozbudowanych algorytmów i sortowania wzorców. Na ogół nie odbywa się to ręcznie, ponieważ zajęłoby to zbyt wiele czasu i wymagałoby zbyt wielu zasobów. Ponadto narzędzia strukturalne dostarczane wraz z dużymi zbiorami danych oznaczają, że analizy nie muszą być wykonywane ręcznie. Pojawia się nowe zastosowanie tzw. Pracy heurystycznej lub pracy nad prawdopodobieństwem, która pozwala na znacznie bardziej efektywną analizę opartą na rozpoznawaniu wzorców i innych strategiach, które zastępują proces tradycyjnej analizy statystycznej.
W tym celu nowoczesne firmy szybko inwestują w różnego rodzaju sprzęt i oprogramowanie, aby korzystać z tych bardziej wyrafinowanych metod eksploracji danych. Duże zbiory danych w ogromnym stopniu wpłynęły na sposób, w jaki analizujemy prawie wszystko, od projektu naukowego po proces biznesowy. Mówiąc najprościej, narzędzia programowe przetwarzają dane i sortują je za pomocą automatyzacji i czegoś zbliżającego się do sztucznej inteligencji.
